Fachpraktikum

Tiefe Neuronale Netze zur Umgebungswahrnehmung im autonomen Fahrzeug

Umfeld

Die Abteilung Technisch Kognitive Systeme (TKS) beschäftigt sich mit Fragestellungen rund um das Thema Autonomes Fahren. Neben der Forschung an den Algorithmen unserer autonomen Fahrzeuge sind auch die Ausstattung intelligenter Infrastruktur und die Kommunikation zwischen autonomen Fahrzeugen und der Infrastruktur wichtige Themen. In diesem Zusammenhang spielen Maschinelle Lernverfahren an verschiedenen Stellen eine wichtige Rolle. So werden Methoden des Deep Learning vor allem im Bereich der Umgebungswahrnehmung, zunehmend aber auch in anderen Bereichen wie der Trajektorienplanung zur Steuerung des Fahrzeugs eingesetzt.

In diesem Rahmen wird in unserer Abteilung seit vielen Jahren theoretischen Fragestellungen im Bereich des Maschinellen Lernens sowie deren praktischer Anwendung im Themenfeld des autonomen Fahrens geforscht. Falls Sie an Tiefen Maschinellen Lernverfahren interessiert sind und gerne an einer theoretischen oder praktischen Fragestellung in diesem Bereich arbeiten würden, freuen wir uns auf Ihre Bewerbung.

Ihr Praktikum wird im Rahmen des Karlsruhe Applied Machine Learning Living Lab (KarAMeL³) stattfinden und bietet Ihnen über den inhaltlichen Austausch mit Ihrem Betreuer hinaus eine hervorragende Arbeitsumgebung mit der Möglichkeit an regelmäßig organisierten domänenübergreifenden Treffen mit anderen Studierenden und Wissenschaftlern, die sich mit ML-Themen beschäftigen, teilzunehmen und sich auszutauschen.

Aufgaben

Während Ihres Praktikums werden Sie mittels aktueller Deep Learning Frameworks aktuelle Algorithmen und Architekturen Tiefer Neuronaler Netze erkunden und damit kleinere, abgeschlossenen Aufgabenstellungen eigenständig bearbeiten. Die dadurch erlangten Kenntnisse werden Sie in kleine Lehreinheiten aufarbeiten und in regelmäßigen Terminen präsentieren. Die detaillierte Aufgabenstellung ist abhängig vom Bewerberprofil und den individuellen Absprachen.

Wir bieten

  • Praxisnahe Forschungsumgebung mit modernen Systemen und Fahrzeugen im FZI House of Living Labs
  • Möglichkeit zum Sammeln von Erfahrungen im Umgang mit neuen Technologien
  • Fundierte Betreuung im Themenbereich Deep Learning
  • Flexible Zeiteinteilung, eine angenehme Arbeitsatmosphäre und räumliche Nähe zum KIT-Campus
  • Aktuelle Praxiseinblicke durch Kooperationen mit bedeutenden Unternehmen der Branche
  • Möglichkeit, die Arbeit ggf. in einer Abschlussarbeit weiterzuführen
  • Gut ausgestattete Arbeitsplätze mit aktueller Hardware

Wir erwarten

Aufgrund der Komplexität des Themengebietes sollten bereits erste Erfahrungen im Bereich ML und theoretisches Grundwissen z. B. aus einschlägigen Vorlesungen oder Kursen vorhanden sein :

  • Studium der Informatik oder themenverwandter Gebiete
  • Eigenständiges und verantwortungsbewusstes Arbeiten
  • Theoretische Kenntnisse im Bereich des Maschinellen Lernens, insbesondere im Bereich Tiefer Neuronaler Netze
  • Erfahrung im Umgang mit Deep Learning Frameworks (z. B. TensorFlow)
  • Programmierkenntnisse in Python

Ihre Bewerbung

Bitte legen Sie Ihrem Anschreiben einen tabellarischen Lebenslauf, einen Überblick über bisherige praktische Erfahrungen sowie einen aktuellen Notenauszug bei.

Thematische Ansprechperson: Michael Weber (michael.weber@fzi.de)